from pathlib import Path
import sys
import os

FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative

args = {
    # 'weights': ROOT / 'best_openvino_model/best.xml',  # 模型权重文件的路径
    'weights' : '/Users/star/Documents/课程_比赛_科研/课程实验/软件工程/soft-engineer/yolov5/best.pt',
    'data': ROOT / 'best_openvino_model/best.yaml',  # 数据集配置文件的路径
    'imgsz': (640, 640),  # 推断时的图像尺寸 (高度, 宽度)
    'conf_thres': 0.20,  # 置信度阈值
    'iou_thres': 0.40,  # 非极大值抑制 (NMS) 的 IOU 阈值
    'max_det': 1000,  # 每张图像的最大检测数
    'device': 'cpu',  # 使用的计算设备，例如 'cpu' 或 'cuda:0'
    'view_img': False,  # 是否显示结果图像
    'save_txt': False,  # 是否保存结果到文本文件
    'save_conf': False,  # 是否保存置信度到 --save-txt 标签
    'save_crop': False,  # 是否保存裁剪的预测框
    'nosave': False,  # 是否不保存图像/视频
    'classes': None,  # 按类别过滤，例如 --class 0 或 --class 0 2 3
    'agnostic_nms': False,  # 类别不敏感的 NMS
    'augment': False,  # 数据增强
    'visualize': False,  # 可视化特征
    'update': False,  # 更新所有模型
    'project': ROOT / 'runs/detect',  # 保存结果的项目路径
    'name': 'exp',  # 保存结果的名称
    'exist_ok': False,  # 存在相同项目/名称时是否覆盖
    'line_thickness': 3,  # 边界框线条厚度 (像素)
    'hide_labels': False,  # 是否隐藏标签
    'hide_conf': False,  # 是否隐藏置信度
    'half': False,  # 使用半精度浮点数 (FP16) 推断
    'dnn': False,  # 使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推断
    'FRAME_PER_SECOND': 1,  # 每秒处理的帧数
    'window_size': 4  # 滑动窗口大小
}
